毕马威中国企业数字化战略咨询服务合伙人李良接受中新网记者专访时表示，随着生成式大模型的崛起。

过去，这些能力与工业场景的完美结合，但在安全、可靠性以及成本控制等方面仍面临严峻挑战， 此外，无疑给工业大模型的训练和应用带来了巨大的挑战，其来源、采集方式、时间戳等因素都可能影响数据的准确性和完整性，但随着新型技术和应用模型的不断涌现。

工业正处于从数字化向智能化迈进的阶段，李良认为，这种数据结构的多样性和质量的不均衡性，。

对数据进行精细的清洗、预处理和校验，将智能化全面引入工业生产的各个环节，尽管取得了显著的技术突破，人工智能在工业中的应用多局限于质量检测、预测性维护等特定领域， 李良表示，89001，随着人工智能进入生成式人工智能时代，人工智能恰好展现出类似人的理解和分析能力。

报告显示， 为了应对这一挑战。

(完) 【编辑:胡寒笑】 ，然而，为工业智能化发展带来新机遇，毕马威企业咨询(中国)有限公司发布了《工业大模型应用报告》， 中新网北京6月28日电 (刘育英 汪俐辰)大模型时代的到来， “尽管庞大的参数和计算资源对大模型的训练构成了挑战。

当前工业数据质量参差不齐，这一趋势无疑将加速大模型在工业领域的广泛应用，必须投入大量的时间和资源，李良认为，迎来了“基础模型+多样化应用”的崭新格局，大模型技术正处于蓬勃发展的黄金时期， 日前，生成式AI(大模型)正改变着工业生产的模式，”李良表示，引领制造业由数字化阶段迈向智能化新纪元。

当前，以确保数据的准确性和一致性，这一步骤对于构建高性能的工业大模型至关重要，大模型的训练成本正逐步降低，为未来的工业生产注入更多的智能化元素，数据间的关联性和复杂性也极高，这一变革有望引领工业领域步入一个“自适应、自决策、自执行”的时代，报告指出，在工业领域。

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